Wprowadzenie do analizy SWOT

5/5 - (2 votes)

„Analiza SWOT jest podstawowym narzędziem zarządzania strategicznego. Znajduje zastosowanie zarówno na poziomie zarządzania całym przedsiębiorstwem, jak i poszczególnymi obszarami funkcjonalnymi (marketing, produkcja, zaopatrzenie, finanse, zatrudnienie itp.). W przedsiębiorstwie zorientowanym na rynek szczególnie miejsce zajmuje analiza SWOT dokonywana pod kątem zarządzania marketingiem. Służy bowiem wypracowaniu ogólnej strategii dotyczących poszczególnych strategicznych jednostek biznesu.

Zarządzanie strategiczne to proces planowania, kierowania i kontrolowania działań przedsiębiorstwa w długim okresie czasu, związany z realizacją celów i misji przedsiębiorstwa oraz zapewnieniem jego rozwoju i trwałego sukcesu.

Zarządzanie strategiczne obejmuje m.in. takie elementy, jak:

  • Określenie celów i misji przedsiębiorstwa – polegające na wyznaczeniu głównych kierunków działania przedsiębiorstwa oraz na określeniu jego ogólnej wizji rozwoju.
  • Analiza otoczenia biznesowego – polegająca na identyfikacji i ocenie czynników zewnętrznych, które mogą wpływać na działalność przedsiębiorstwa.
  • Opracowanie strategii – polegające na wyborze najlepszych działań i rozwiązań, które pozwolą przedsiębiorstwu osiągnąć wyznaczone cele.
  • Realizacja strategii – polegająca na wdrożeniu i kontrolowaniu działań związanych z realizacją strategii przedsiębiorstwa.

Zarządzanie strategiczne jest ważnym elementem zarządzania przedsiębiorstwem i pozwala na skuteczne planowanie i kierowanie działalnością przedsiębiorstwa w długim okresie czasu.

Ogólnie rzecz biorąc analiza SWOT składa się z trzech części:

  • analizy szans i zagrożeń,
  • analizy silnych i słabych stron przedsiębiorstwa,
  • formułowania wniosków strategicznych.

Szanse i zagrożenia mogą mieć rozmaite źródła: koniunkturalne, demograficzne, technologiczne, polityczne, ekologiczne, kulturowe i inne.(…) Analiza szans i zagrożeń nie jest bowiem metodą ujętą w ściśle określone procedury postępowania, których przestrzeganie gwarantuje uzyskanie stuprocentowo pewnych wyników. Mobilizuje ona jednakże do myślenia strategicznego, zmusza do śledzenia zmian zachodzących w otoczeniu przedsiębiorstwa, do korzystania z dostępnych źródeł informacji, raportów i prognoz.”[1]

„Mocną stroną (atutem) są te elementy przedsiębiorstwa, które pozwalają mu łatwiej niż rywalom realizować określone cele. Umożliwiają więc uzyskiwanie dodatkowych korzyści lub oszczędności w wydatkowaniu środków niezbędnych dla prowadzenia określonej działalności gospodarczej. Słabości są oczywiście przeciwieństwem atutów.”[2]

Rysunek nr 3: Analiza SWOT (analiza środowiska wewnętrznego i zewnętrznego przedsiębiorstwa)                       

czynniki wewnętrzne
zależne od właściciela
dyrekcji i załogi
Czynniki zewnętrzne
niezależne od właściciela, dyrekcji i załogi
SILNE

SŁABE

SZANSE
ZAGROŻENIA
                                                          pozytywne                     negatywne
 Źródło: Ph. Kotler, Marketing, wyd. Gebethner i s-ka, Warszawa 1994, str. 74

[1] J.Alkorn, Podstawy marketingu, Instytut Marketingu, Kraków 1995, str. 401

[2] J.Alkorn, Podstawy marketingu, Instytut Marketingu, Kraków 1995, str. 402

Makro-otoczenie

5/5 - (1 vote)

Analizę wpływu otoczenia na sytuację przedsiębiorstwa zaczniemy od opisu otoczenia dalszego. W tej grupie będą występowały te czynniki, które będą w największym stopniu oddziaływały na wszystkie przedsiębiorstwa w branży w równym stopniu. Inną cechą charakterystyczną tych czynników jest jednostronny kierunek działania. To znaczy firmy nie mają bezpośredniego wpływu na te czynniki i nie mogą ich wpływu ustrzec się.[1]

Egzogenicznym czynnikiem o najbardziej szerokim znaczeniu będzie ogólnoekonomiczna sytuacja kraju. Pod tym pojęciem mieszczą się: stan gospodarki, etap rozwoju gospodarczego, w którym znajduje się państwo, także tło historyczne i geograficzne itp. W przypadku Polski trzeba zwrócić uwagę na wczesny etap tworzenia gospodarki rynkowej. Mamy do czynienia w naszej gospodarce, pomimo kilkunastu lat przeobrażeń, z dość wysokim udziałem przedsiębiorstw wciąż w mniejszym lub większym stopniu kontrolowanych przez państwo. Spółki z udziałem skarbu państwa, oczywiście, zniekształcają obraz gospodarki wolnorynkowej i nadają pojęciu upadłości troszkę inne znaczenie. W ich przypadku mechanizmy rynkowe nie do końca sprawdzają się. Jednak oczywistym jest, że pomimo niedoskonałości rynku, będzie istniała silna zależność pomiędzy ogólnoekonomiczną sytuacją gospodarki, a liczbą upadających przedsiębiorstw. Powołując się na obliczenia D. Hadasik występuje wysoka ujemna korelacja (współczynnik korelacji na poziomie -0,9899) pomiędzy dynamiką liczby wniosków o upadłość, a zmianami produktu krajowego brutto, który jest najlepszym miernikiem zmian stanu gospodarki.[2]

Tabela 1.1 Dynamika liczby wniosków upadłościowych, a zmiany PKB w Polsce w latach 1991-1996.

Rok 1991 1992 1993 1994 1995 1996
Indeks zmian PKB 93 102,6 103,8 105,2 107,0 106,0
Indeks zmian ilości

wniosków

839 293 143 80 71 91

Źródło: D. Hadasik, Upadłość przedsiębiorstw w Polsce i metody jej prognozowania, Zeszyty naukowe nr 153, seria II, praca habilitacyjna, AE w Poznaniu 1998, str.17,42

Analizując sytuację ogólnoekonomiczną państwo trzeba wspomnieć o dwóch instytucjach politycznych mających największy wpływ na charakter gospodarki: Narodowy Bank Polski i Radę Ministrów. Podstawowym obowiązkiem NBP jest utrzymywanie stabilnego poziomu cen.[3] Wykorzystuje w tym celu wiele nieobojętnych przedsiębiorcom instrumentów takich jak najważniejsze w tej sytuacji stopy procentowe. Poza stopami procentowymi bank reguluje gospodarkę za pomocą: poziomu obowiązkowych rezerw banków komercyjnych, kredytów refinansowych dla banków udzielanych w celu ustabilizowania ich działalność, emisji obligacji, wykupu lub też sprzedaży papierów wartościowych.[4] Poprzez odpowiednie sterowanie stopami procentowymi NBP reguluje pośrednio: kurs walutowy, ceny kredytów, poziom inflacji, oprocentowanie wkładów w bankach itd. Jak te wielkości wpływają na kondycję sektora realnego gospodarki?

Zmiany kursu walutowego najdotkliwiej odczuwają wszystkie przedsiębiorstwa, które mają swoich kontrahentów poza granicami kraju. Zależność jest prosta: wraz ze wzrostem ceny waluty w danym kraju tracić będą eksporterzy (relatywnie mniej będą dostawać za swoje produkty), a zyskiwać będą importerzy (którzy relatywnie taniej będą kupować). Tak więc podczas każdego umacniania waluty wszystkie przedsiębiorstwa, które będą chciały eksportować swoje produkty będą spotykać się ze zmniejszonym popytem ze strony zagranicy.

Jeszcze bardziej znaczące będą zmiany oprocentowania kredytów. Obniżenie poziomu stóp procentowych dokonane przez bank centralny, za każdym razem wywoła spadek cen kredytów (przeważnie mniej proporcjonalny niż zmiana stóp); temu zjawisku towarzyszyć będzie obniżenie się także oprocentowania lokat bankowych (zmiana ta będzie bardziej widoczna niż zmiany oprocentowania kredytów). Podwyższenie poziomu stóp sygnalizujące, politykę schładzania, powoduje podrożenie kredytów i niejednokrotnie doprowadzi do powstawania zatorów finansowych w zadłużonych przedsiębiorstwach.

Ostatni istotny wskaźnik, który jest pośrednio regulowany przez NBP (tak na prawdę jest to ta wielkość, na której skupia się prawie cała uwaga banku centralnego) to poziom inflacji w kraju. Wpływ procesów inflacyjnych będzie zależał od charakteru działalności przedsiębiorstwa. Firmy, które nie będą w stanie dostosować zmian cen swoich produktów lub usług, na przykład ze względu na wysoką ujemną elastyczność cenową popytu,[5] będą mogły mieć w warunkach wysokiej inflacji problemy z rentownością swojej działalności. Zaopatrywać się będą w materiały po wyższych cenach po pewnym czasie będą musiały podwyższyć płace, a zysków nie będą w stanie podwyższyć. Jednak są też straty, które dotyczą wszystkich podmiotów, przykładem może być „koszt zmiany jadłospisów”, rozumiany jako środki potrzebne do utrzymania aktualnych wywieszek z cenami, ofert przedstawianych kontrahentom itp.[6] Jednak inflacja nie będzie powodowała zawsze negatywnych efektów w przedsiębiorstwie.

Drugą instytucją polityczno-ekonomiczną wymieniona powyżej jest Rząd. W tym przypadku uogólnimy i jako wpływ Rządu zaliczymy też działalność wszelkich władz samorządowych. W gestii Rady Ministrów znajdują się między innymi określenie polityki fiskalnej kraju oraz regulacja prawna. Polityka fiskalna odgrywa kluczową rolę w działalności sektora realnego. Z jednej strony państwo posługuje się instrumentem podatkowym i odbiera część zysków przedsiębiorstwom, a z drugiej strony stanowi pomoc finansową dzięki subwencjom, ulgom podatkowym, zawieszeniom obciążenia podatkowego itp. Nad sensownością takiego działania w niniejszej pracy nie będziemy się zastanawiać; zwrócić trzeba uwagę na uciążliwe obciążenia podatkowe, które wielokrotnie wpędzały zdrowe firmy w katastrofalne problemy finansowe. Ustalenie stawki podatkowej na nieracjonalnie wysokim poziomie w przypadku prosperity przedsiębiorstwa obniża skalę dokonywanych inwestycji, a w przypadku pogorszenia się efektów działalności doprowadza do niemożności regulowania innych zobowiązań. W państwach, w których poziom podatków jest względnie wysoki zauważalny jest zastój gospodarczy i „oczyszczanie” rynku z mniej efektywnych przedsiębiorstw. W dużej mierze ofiarami systemu podatkowego padają młode i niedojrzałe firmy, co daje w efekcie sytuację, w której występują silne bariery wejścia. Może to doprowadzić do chorobliwego zmonopolizowania gospodarki.

Bardzo ważnym czynnikiem upadłości, czy też przeciwdziałającym zjawisku upadłości, jest możliwość pomocy finansowej dla przedsiębiorstwa np. ze strony budżetów lokalnych. Tylko dobrze funkcjonujący system wspomagania przedsiębiorczości (zarówno finansowy jak i informacyjny) jest w stanie zapobiec bankructwom małych firm, które na bezpośrednią pomoc władz publicznych liczyć nie mogą.

[1]  Jedynym sposobem oddziaływania zwrotnego może być lobbing.

[2]  D. Hadasik, Upadłość przedsiębiorstw w Polsce i metody jej prognozowania, Zeszyty naukowe nr 153, seria II, praca habilitacyjna, AE w Poznaniu 1998, str.41

[3]Por. Ustawa o Narodowym Banku Polskim z dnia 29 sierpnia 1997r., rozdz. 1 Dz. U. Z dnia 21 listopada 1997r.

[4]   Por. W. Jaworski, Z. Krzyżkiewicz, B. Kosiński, Banki – rynek, operacje i polityka, Wydawnictwo POLTEXT, Warszawa 1999r. str. 64

[5]  Por. E. Panek, Ekonomia matematyczna, Wydawnictwo AE w Poznaniu, Poznań 2000r, str. 61

[6]   Por. D. Begg, S. Fischer, R. Dornbusch, Ekonomia, Makroekonomia, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 1998, str. 281

Analiza dynamiki i struktury rachunku zysków i strat

Głosuj na tę pracę

Tabela nr 10 przedstawia analityczny rachunek zysków i strat ZNTK  „Mińsk Mazowiecki” S.A, ukazujący odchylenia, dynamikę oraz strukturę poszczególnych pozycji w badanym okresie oraz ich udział w przychodach netto.

Z analizy dynamiki rachunku zysków i strat  wynika, że w latach 1998 – 2000 przedsiębiorstwo zanotowało wzrost przychodów ze sprzedaży towarów i produktów  z 118,2% do 130,8 % tj. o 12,6%. Przychód ze sprzedaży towarów i materiałów wzrósł znacznie z 121,0% do 481,7 % tj. o 360,7%. Natomiast koszt sprzedanych towarów i produktów w dużym stopniu zmalał z 651,2% do 142,0% tj. o 509,2%. Znacznie zmalał również zysk brutto na sprzedaży, bo aż o 99,4%. Pozostałe koszty operacyjne wzrosły o 25,6% jak również przychody finansowe o 91,3%. Przedsiębiorstwo zanotował również  spadek straty netto z 65,2% do 47,4% tj. o17,8%.

Analiza struktury rachunku zysków i strat wykazuje poważny wzrost udziału przychodów ze sprzedaży towarów i materiałów w przychodach ze sprzedaży towarów i produktów z 7,8% do 28,6% tj. o 20,8% jak również wzrost udziału  kosztu sprzedanych towarów i produktów w przychodach ze sprzedaży towarów i produktów z 91,8% do 99,6% tj. o 7,8% znacznie zmalał udział straty brutto w przychodach ze sprzedaży towarów i produktów z 12,1% do 4,3% tj. o 7,8%.

Tabela 10. Analityczny rachunek zysków i strat  przedsiębiorstwa ZNTK „Mińsk Mazowiecki” S.A za lata 1998 – 2000

 

 

STAN NA 31.12. ODCHYLENIA DYNAMIKA (w%) STRUKTURA

(w %)

1998 1999 2000 1999-1998 2000-1998 1999 2000* 1998 1999 2000
A. Przychody ze sprzedaży towarów i produktów  

41664654

 

49235375

 

54508376

 

7570721

 

12843722

 

118,2

 

130,8

 

100,0

 

100,0

 

100,0

I. Przychód ze sprzedaży

towarów i materiałów

 

3240536

 

3920107

 

15610403

 

679571

 

12369867

 

121,0

 

481,7

 

7,8

 

8,0

 

28,6

II. Przychody ze sprzedaży produktów  

38424117

 

45315268

 

38897973

 

68911151

 

473856

 

117,9

 

101,2

 

92,2

 

92,0

 

71,4

B. Koszt sprzedanych towarów i produktów  

38235417

 

44747078

 

54284483

 

6511661

 

16049066

 

651,2

 

142,0

 

91,8

 

90,9

 

99,6

I. Wartość sprzedanych towarów i materiałów  

2359071

 

3037944

 

13958318

 

678873

 

11599247

 

67,9

 

591,7

 

5,7

 

6,2

 

25,6

II. Koszt wytworzenia sprzedanych   produktów  

35876346

 

41709135

 

40326165

 

5832789

 

4449819

 

116,2

 

112,4

 

86,1

 

84,7

 

74,0

C. Zysk brutto na sprzedaży 3429236 4488297 223894 1059061 -3205342 105,9 6,5 8,2 9,1 0,4
D. Koszty ogólnego zarządu 8111672 5880488 1564967 -2231184 -654675 72,5 19,3 19,5 11,9 2,9
E. Strata na sprzedaży -4682436 -1392191 -1341074 -3290245 -3341362 -29,7 -28,6 11,2 2,8 2,5
F. Pozostałe przychody operacyjne  

4006688

 

1051823

 

1354186

 

-2954865

 

-2652502

 

26,2

 

33,8

 

9,6

 

2,1

 

2,5

I. Przychody ze sprzedaży   składników majątku trwałego  

3045380

 

53618

 

216561

 

-2991762

 

-2828819

 

1,8

 

7,1

 

7,3

 

0,1

 

0,4

II. Pozostałe przychody operacyjne  

961308

 

998205

 

1137625

 

36897

 

176317

 

103,8

 

118,3

 

2,3

 

2,0

 

2,1

G. Pozostałe koszty operacyjne 3160219 1244493 2055683 -1915726 -1104536 39,4 65,0 7,6 2,5 3,8
I. Wartość sprzedanych składników majątku trwałego  

2251093

 

 

 

-2251093

 

-2251093

 

 

 

5,4

 

 

II. Pozostałe koszty operacyjne 909126 1244493 2055683 335367 1146557 136,9 226,1 2,2 2,5 3,8
H. Strata na działalności operacyjnej  

-3835967

 

-1584861

 

-2042570

 

-2251106

 

-1793397

 

41,3

 

53,2

 

9,2

 

3,2

 

3,7

I. Przychody finansowe 1567450 1917610 3347866 350160 1780416 122,3 213,6 3,7 3,9 6,1
I. Odsetki uzyskane 1301738 1606948 8790 305210 -1292948 123,4 0,7 3,1 3,3 0,1
II. Pozostałe 265712 310662 3339075 44950 3073363 116,9 1256,6 0,6 0,6 6,0
J. Koszty finansowe 2780096 3627221 3512489 847125 732393 130,5 126,3 6,7 7,4 6,4
I. Odsetki do zapłacenia, w tym od  jedn. Zależnych stowarzyszeń  

2361877

 

3048757

 

2564883

 

686880

 

203006

 

129,1

 

108,6

 

5,7

 

6,2

 

4,7

II. Pozostałe 418219 578464 947606 160245 529387 138,3 226,6 1,0 1,2 1,7
K. Strata brutto na działalności gospodarczej  

-5048613

 

-3294472

 

-2394141

 

-1754141

 

-2654472

 

65,2

 

47,4

 

12,1

 

6,7

 

4,3

L. Strata brutto -5048613 -3294472 -2394141 -1754141 -2654472 65,2 47,4 12,1 6,7 4,3
M. Strata netto -5048613 -3294472 -2394141 -1754141 -2654472 65,2 47,4 12,1 6,7 4,3

ŹRÓDŁO: opracowanie własne na podstawie danych przedsiębiorstwa ZNTK „Mińsk Mazowiecki” S.A

*1998=100%

Branża „nowa technologia” na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie

5/5 - (3 votes)

Rozdział ten przedstawia przedsiębiorstwa, które zostaną zbadane za pomocą modeli prognozowania upadłości, tak więc opisuje obiekty przeprowadzanego dalej badania. W pierwszej jego części znajduje się krótki opis wszystkich przedsiębiorstw tworzących branżę tzw. nowych technologii. Zestawienie składa się z trzech grup przedsiębiorstw:

–  branży Informatyka,

–  branży Telekomunikacja,

–  branży Media.

Przedsiębiorstwa te zostały opisane dalej w grupach, według kolejności alfabetycznej. Informacje dotyczące wszystkich spółek pochodzą głównie z oficjalnych stron internetowych oraz z publikacji Notorii. Druga część opisuje ogólną sytuację finansową badanych przedsiębiorstw oraz ich sytuację na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie w 2000 roku.

Rankingi spółek

W tej części pracy wykorzystywane są wcześniej opisane modele (w rozdziale trzecim). Uzyskane wyniki przedstawione są w postaci tabel. Poza ostatecznymi wynikami w tym podrozdziale opisane są także sposoby tworzenia rankingów. Interpretacja wyników zamieszczona jest w dalszej części pracy.

Podczas tworzenia klasyfikacji pod uwagę branych jest 21 spółek. Trzy z tych spółek musiały zostać odrzucone ze względu na niepełny zbiór informacji o ich sytuacji finansowej. Tymi spółkami są interia.pl, Netia i MCI Management. Wymogiem „statystycznym” jest bowiem możliwość wykorzystania każdego modelu dla każdej spółki. Jeżeli chociaż jeden model nie mógł być zastosowany, to spółka zostawała odrzucona. Pierwszą z odrzuconych spółek była interia.pl. Powód jest dość prozaiczny – interia.pl opublikowała jedynie dane finansowe za IV kwartał 2000 roku, tak więc nie możliwe jest wyznaczenie wskaźników za cały rok. W przypadku pozostałych dwóch spółek brakowało tylko niektórych wielkości, ale ich brak uniemożliwiał zastosowanie wszystkich modeli.

Pierwszy model – model Beavera – wymagał dokonania pewnych uproszczeń obliczeniowych w celu sporządzenia końcowego zestawienia badanych spółek w postaci jednego rankingu. Nie jest to analiza wielokryterialna. Wynikiem zastosowania modelu Beavera jest dla każdej spółki sześć wskaźników. Interpretacja oryginalna polega na oddzielnej ocenie każdego przedsiębiorstwa na podstawie wartości każdego ze wskaźników. W tej pracy utworzono sześć pod-rankingów, na podstawie sześciu wskaźników. Wyniki tych pośrednich rankingów znajdują się w załącznikach (Załącznik 2). Także w załącznikach znajdują się wartości wskaźników (Załącznik 1). Na podstawie pozycji zajętych w tych podrankingach spółki otrzymały punkty; im lepsza pozycja spółki tym większa liczba punktów (najlepsza spółka w danym pod-rankingu otrzymywała 21 punktów, najgorsza 1). Po zsumowaniu punktów (rang) uzyskano wskaźnik, który stał się podstawą sporządzenia rankingu na podstawie modelu Beavera. Wyniki obliczeń znajdują się w tabeli 5.1. Najlepszymi spółką według tego modelu są PPWK oraz Softbank, a najgorzej „wypadł” Chemiskór.

Tabela 5.1 Ranking spółek według modelu Beavera

Pozycja

Spółka

Wskaźnik

1

PPWK

106

SOFTBANK

3

PROKOM

95

4

MUZA

93

5

COMARCH

92

6

IGROUP

90

7

AGORA

86

TALEX

9

CSS

80

10

ELEKTRIM

64

11

STERPROJ

62

12

COMPLAND

60

13

ELZAB

59

14

TPSA

58

15

APEXIM

54

16

OPTIMUS

38

17

AMS

34

POLIGRAF

STGROUP

20

SZEPTEL

29

21

CHEMISKOR

26

Źródło: Opracowanie własne.

Drugi ranking stworzony jest na podstawie modelu Altmana. Stworzenie rankingu na podstawie tego modelu jest dużo łatwiejsze niż w poprzednim przypadku. Każdej spółce przypisana jest bowiem jedna wartość miernika syntetycznego. Uzyskane wyniki przedstawione są w tabeli 5.2. W załącznikach znajdują się wielkości wskaźników finansowych wykorzystywanych w modelu Altmana (Załącznik 3). Wartość wskaźnika Altmana za cały rok stanowi średnią wartość wskaźników kwartalnych. W załącznikach przedstawione wielkości kwartalne (Załącznik 4). Dość ciekawym zjawiskiem w przypadku niektórych spółek są nagłe zmiany wielkości wskaźnika Z (np. wskaźniki liczone dla Igroup, Prokomu czy też Chemiskóru). Na przestrzeni całego roku najlepszą okazała się spółka Igroup, a najgorzej prezentuje się Chemiskór.

Pozycja

Spółka

Wskaźnik

1

IGROUP

4,79

2

SOFTBANK

3,77

3

COMARCH

2,94

4

PPWK

2,84

5

PROKOM

2,36

6

AGORA

2,32

7

STERPROJ

2,26

8

CSS

1,99

9

TALEX

1,93

10

COMPLAND

1,79

11

MUZA

1,78

12

STGROUP

1,47

13

OPTIMUS

1,46

14

ELZAB

1,11

15

POLIGRAF

1,00

16

AMS

0,99

17

ELEKTRIM

0,77

18

TPSA

0,68

19

SZEPTEL

0,38

20

APEXIM

0,21

21

CHEMISKOR

-0,89

Źródło: Opracowanie własne.

Przy tej okazji można dokonać dodatkowej analizy kondycji przedsiębiorstw. W myśl wskazań autora modelu, można wyróżnić trzy grupy spółek. Grupa zdrowych przedsiębiorstw składa się z pierwszych trzech spółek (wartości funkcji Altmana są większe od 2,9). Druga grupa – spółek zagrożonych upadłością – składa się z ostatnich ośmiu spółek w rankingu (dla nich funkcja przyjmowała wartości poniżej 1,2). Wszystkie pozostałe przedsiębiorstwa, których nie da się zaklasyfikować do żadnej z poprzednich grup, tworzą trzecią grupę, swego rodzaju „szarą strefę”.

Kolejny – trzeci – ranking, jest drugim stworzonym w oparciu o model powstały dzięki zastosowaniu analizy dyskryminacyjnej. Jest to model Hadasik, także pozwalający na prostą konstrukcję rankingu. Wyniki obliczeń zawiera tabela 5.3. Podobnie jak w poprzednim przypadku, wartości wskaźników potrzebnych do ustalenia wielkości wartości funkcji Hadasik, zamieszczone są w załącznikach (Załącznik 5). Ten ranking z kolei, wskazuje na szczególnie dobrą sytuację finansową Elektrimu oraz negatywnie ocenianego w poprzednich rankingach Chemiskóru. Najsłabiej prezentuje się Szeptel.

Tabela 5.3 Ranking spółek według modelu Hadasik

Pozycja

Spółka

Wskaźnik

1

ELEKTRIM

6,87

2

CHEMISKOR

4,75

3

SOFTBANK

2,43

4

AGORA

2,17

5

COMARCH

2,08

6

PROKOM

1,85

7

STERPROJ

1,84

8

AMS

1,71

9

TALEX

1,56

10

TPSA

1,54

11

COMPLAND

1,52

12

IGROUP

1,50

13

OPTIMUS

1,49

14

CSS

1,26

15

POLIGRAF

1,23

16

STGROUP

0,55

17

ELZAB

-0,53

18

PPWK

-0,93

19

APEXIM

-1,24

20

MUZA

-1,27

21

SZEPTEL

-2,58

Źródło: Opracowanie własne.

Wartością rozgraniczającą populację spółek z branży Technologii Innowacyjnych, na jednostki zagrożone upadkiem i jednostki wypłacalne, jest zero. Wnioskujemy więc, że ostatnie pięć spółek może w najbliższym czasie mieć problemy z dalszą egzystencją.

Czwarty z rankingów spółek branży Nowych Technologii znajduje się w tabeli 5.4. Jest to także ranking uzyskany na podstawie modelu będącego wynikiem analizy dyskryminacyjnej. Także i w tym przypadku, modelu Hołdy, wykorzystane wartości wskaźników finansowych znajdują się w załącznikach (Załącznik 6).

Pozycja

Spółka

Wskaźnik

1

PPWK

4,881

2

ELEKTRIM

3,877

3

MUZA

3,541

4

SOFTBANK

3,495

5

IGROUP

3,412

6

APEXIM

3,388

7

STGROUP

3,360

8

AGORA

3,350

9

TALEX

3,345

10

PROKOM

3,257

11

CHEMISKOR

3,216

12

COMARCH

3,166

13

CSS

3,115

14

COMPLAND

3,082

15

SZEPTEL

3,066

16

TPSA

3,041

17

STERPROJ

2,942

18

OPTIMUS

2,823

19

ELZAB

2,765

20

AMS

2,461

21

POLIGRAF

2,418

Źródło: Opracowanie własne.

Według autora modelu, na podstawie którego stworzono ten ranking spółce nie zagraża upadłość, wtedy, gdy wartość funkcji dyskryminacyjnej jest większa od zera. Tak więc żadna spółka tej branży, w świetle tego modelu, nie jest zagrożona upadłością.

Ostatni z rankingów powstał na podstawie modelu Mączyńskiej. Tak jak w przypadku klasyfikacji dokonanej za pomocą modelu Beavera, stworzenie tego rankingu wymagało większej ilości zabiegów. Wskaźnik dla przedsiębiorstwa jest sumą punktów nadawanych w procesie oceny czterech wskaźników finansowych. Uzyskane wyniki znajdują się tabeli 5.5.

Pozycja

Spółka

Wskaźnik

1

TALEX

10,75

2

PROKOM

11

AGORA

POLIGRAF

TPSA

6

SOFTBANK

11,5

SZEPTEL

8

MUZA

11,75

9

COMPLAND

12,25

PPWK

11

AMS

12,5

12

COMARCH

13

13

CSS

13,25

14

STERPROJ

14

15

ELEKTRIM

14,25

IGROUP

17

OPTIMUS

14,75

STGROUP

19

ELZAB

15

20

CHEMISKOR

17

21

APEXIM

17,75

Źródło: Opracowanie własne.

Wielkości wskaźników podstawianych do modelu Mączyńskiej, znajdują się w załącznikach (Załącznik 7)

Materiał statystyczny

5/5 - (1 vote)

podpodrozdział pracy magisterskiej

Materiałem statystycznym mogą być dane dotyczące różnych zjawisk, procesów czy charakterystyk zbiorowości, które są przedmiotem badania statystycznego. Materiał statystyczny może obejmować zarówno dane ilościowe (np. liczby, wielkości), jak i jakościowe (np. cechy, kategorie).

Materiał statystyczny może pochodzić z różnych źródeł, takich jak: badania ankietowe, rejestry, bazy danych, pliki logów, itp. Może być również zebrany przez osoby zajmujące się badaniami statystycznymi, np. poprzez przeprowadzenie pomiarów, obserwacji czy eksperymentów.

Materiał statystyczny jest podstawą do przeprowadzenia analizy statystycznej i wyciągnięcia wniosków na jej podstawie. Może być wykorzystywany m.in. do opracowywania raportów, tworzenia prognoz, podejmowania decyzji biznesowych czy formułowania hipotez naukowych.

Za materiał statystyczny potrzebny do dokonania obliczeń w niniejszej pracy posłużyły sprawozdania finansowe publikowane przez spółki. Wszystkie spółki notowane na GPW w Warszawie zobligowane są do publikacji swoich wyników osiągniętych w efekcie prowadzenia działalności gospodarczej. Zestawienia tych wyników dokonuje m. in. firma Notoria Serwis.[1]

Obliczenia przeprowadzone w tej pracy dotyczą roku 2000, tak więc wykorzystana zostanie publikacja Wyniki finansowe spółek giełdowych z marca 2001.[2]

Dane o każdej spółce zawarte są w osobnym pliku w standardzie MS Excel. Każdy z plików zawiera poniższe informacje:

  • podstawowe informacje o firmie – dane teleadresowe, branża, kapitał, emisje, wypłacone dywidendy, główni akcjonariusze,
  • kwartalne wyniki finansowe: bilans, rachunek wyników, rachunek przepływów środków pieniężnych,
  • roczne wyniki finansowe: bilans, rachunek wyników, rachunek przepływów środków pieniężnych, podstawowe wskaźniki ekonomiczne,
  • wykresy ilustrujące kształtowanie się w poszczególnych kwartałach i latach: sprzedaży, zysku przed opodatkowaniem i zysku netto, wskaźników zyskowności i rotacji.

Poza powyższymi informacjami można znaleźć także szczegółowe dane dotyczące: zatrudnienia, audytorów zajmujących się kontrolą i analizą ekonomiczno -finansową spółek, struktury kapitału akcyjnego (ze zmianami), przedmiotu działalności emitentów, zmiany struktury akcjonariatu, kategorii akcjonariuszy, powiązań między akcjonariuszami oraz wskaźników finansowych wyznaczanych zarówno na podstawie raportów kwartalnych jak, i raportów rocznych.


[1] Notoria Serwis, ul. Ordynacka 9, 00-364 Warszawa, tel. +48-22/826-40-58, fax +48-22/826-06-61

[2] Wyniki finansowe spółek giełdowych, Notoria Serwis, Zeszyt 1(31)/2001 – marzec 2001